随着石渣坝、高土石坝、高速公路等工程的不断兴建，粗粒土作为主要的填筑材料，其应用日益广泛，粗粒土的蠕变性也越来越引起坝工界的重视。为适应高土石坝等土工建筑物的应力和变形分析的需要，粗粒土在高压下以及复杂应力状态下的强度和应力-应变关系成为岩土力学研究的重要内容。粗粒土的力学试验是认识粗粒土力学特性和揭示堆石坝问题的重要手段，粗粒土的组构是影响粗粒土的工程性质的一个十分重要的因素，对粗粒土组构图像的计算机处理是组构研究走向定量化的一个关键技术之一。　　 本文从图像分析的角度，利用核磁共振(Nuclear Magnetic Resonance)技术获得粗粒土组构图像，采用颗粒图像的分割和特征提取方法分析粗粒土的组构参数，取得组构参数的微观规律，为粗粒土组构试验研究的下阶段建立粗粒土组构力学模型奠定了重要基础。　　 由于粗粒土中的颗粒并非单个排列而为成群的结合，粗粒土中存在颗粒成群随机排列的不均匀性。对粗粒土图像进行研究的一个关键步骤是图像分割，即将每一个颗粒作为目标提取出来，分析其形态信息，并进一步得出颗粒之间相互作用的情况。　　 本文先对图像做最优自适应阈值分割，得到二值图像，再针对大部分颗粒之间粘连重叠的情况，作进一步颗粒分离。本文运用数学形态学，选用了距离变换和分水岭算法，对粘连颗粒进行分割，并针对颗粒过分割情况对了相应处理。最后对粗粒土组构参数进行定量统计分析，为后续的组构力学效应分析和建立组构力学模型提供了很好的数据支持。